# import pandas as pd
# pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
# df =pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
# df['订单日期']=pd.to_datetime(df['发货时间']).dt.hour
# df1 = df.groupby('渠道').agg({'价格（元）':'sum'})
# df1['排名']=df1.rank(method='first',ascending=False)
# df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
# print('订单日期的总额降序排名，以及发货时间升序排序： \n',df1)
# df2 =pd.crosstab(index=df['订单'],columns=df['是否点击'],margins_name='比例',margins=True,normalize=True)
# print('订单和发货时间交叉表： \n',df2)
# df3=df[['计划发货天数','客户名称','客户类型','城市']]
# print('计划发货天数,客户名称,客户类型,城市的关系数： \n',df3.corr())
# # pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
# # df =pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
# # df['投放时间']=pd.to_datetime(df['投放时间']).dt.hour
# # df1 = df.groupby('渠道').agg({'价格（元）':'sum'})
# # df1['排名']=df1.rank(method='first',ascending=False)
# df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
# print('按照渠道的时间降序排名，以及排名升序排序： \n',df1)
# df2 =pd.crosstab(index=df['渠道'],columns=df['是否点击'],margins_name='比例',margins=True,normalize=True)
# print('渠道和是否点击的交叉表： \n',df2)
# df3=df[['年龄层次','城市等级','价格（元）','投放时间']]
# print('年龄层次、城市等级、价格和投放时间的关系数： \n',df3.corr())
# import matplotlib.pyplot as plt
# import pandas as pd
# df =pd.read_excel('学生各学期成绩表.xlsx')
# x=df['序号']
# y=df['语文']
# plt.plot(x,y)
# plt.figure('学生成绩',(5,4),facecolor='yellow')
# plt.plot(x,y)
# plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df=pd.read_excel('学生各学期成绩表.xlsx')
plt.figure(figsize=(12,8))
x=df['序号']
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x,df['语文'])
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(x,df['数学'])
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(x,df['英语'])
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot(x,df['综合'])
plt.show()
